incertitude face au télétravail et ses effets sur la satisfaction au travail : les rôles de la fatigue au changement et du soutien organisationnel perçu
Bibliographic record
Abstract
En contexte de changement, la préoccupation principale devrait être de réduire l’incertitude. Considérant le contexte inusité occasionné par la pandémie de COVID-19 sur les organisations, et la nouveauté certaine du télétravail pour bon nombre d’entre elles, il importe de mieux saisir les effets que peut entraîner ce mode d’organisation du travail – en tant que changement – sur le bien-être, voire la satisfaction des employés. S’appuyant sur la Théorie de la conservation des ressources et la Théorie du soutien organisationnel perçu, cette étude explore le lien entre l’incertitude face au changement et la satisfaction au travail. Au total, 376 personnes ont participé à l’étude en remplissant un questionnaire électronique administré au moment de la deuxième vague de la COVID-19 (c.-à-d. au début de l’hiver 2021). Trois principaux résultats se dégagent de cette étude. Premièrement, l’incertitude à l’égard du télétravail semble négativement liée au niveau de satisfaction déclaré par les télétravailleurs. Deuxièmement, le niveau de fatigue à l’égard du changement déclaré par les télétravailleurs constitue un mécanisme médiateur entre l’incertitude et la satisfaction. Enfin, ces résultats montrent aussi le rôle modérateur du soutien organisationnel perçu sur la relation unissant la fatigue liée au changement à la satisfaction au travail. Globalement, l’effet de la fatigue combiné à l’absence de soutien engendre un plus faible niveau de satisfaction chez les télétravailleurs.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".